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针对传统的模糊聚类算法（FCM）的不足，提出了具体的改进和提高的方法，使用模糊等价性理论对原始样本集进行处理以得到聚类数和初始聚类中心，通过修改聚类目标函数来提高算法处理孤立点的能力和体现样本空间各维度对聚类效果的价值，最后通过实验比较表明算法的有效性。
基于模糊聚类的属性加权算法
【摘 要】
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针对传统的模糊聚类算法（FCM）的不足，提出了具体的改进和提高的方法，使用模糊等价性理论对原始样本集进行处理以得到聚类数和初始聚类中心，通过修改聚类目标函数来提高算法处理孤
【机 构】
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盐城工学院软件工程系
【出 处】
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淮阴工学院学报
【发表日期】
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2007年3期
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